무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)는 관련 기술이 급속히 발전되면서 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 주로 상업분야(미디어, 레크리에이션, 농업 등)에서 많이 이용되고 있지만 인공위성 및 항공영상에 비해 적은 운용비용과 효과적인 자료 취득이 가능하여 공공(감시·관리, 기상·관측 등), 연구(환경, 지리정보, 해양관측, 원격탐사 등)분야에서의 이용이 증가하는 추세이다. 하지만 기술의 잠재성과 사회적 관심에 비해 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이며 특히 환경·생태 분야에서의 활용은 시작단계로 볼 수 있다. 따라서 UAV와 관련한 공간정보의 발전 추이와 연구 동향을 파악하는 것은 UAV 활용을 위한 기반연구로서 의의가 있다. 본 연구에서는 국내·외 관련 연구동향을 정량적으로 파악하고 세부적인 연구영역이 어떻게 구성되어 있는지를 분석하 는데 목적이 있다. 또한 최근 환경·생태 연구 분야에서 UAV와 관련하여 새롭게 주목받고 있는 연구 주제들은 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구동향 분석을 위해 자료의 검색은 UAV를 제목으로 하는 1997~2017년 사이의 논문으로 하였다. 자료의 검색은 Thomson Reuters사의 Web of science에 등재된 연구논문 중 KCI, SCI, SCIE에 한하였으며 등재후보지 및 기타 문헌은 제외하였다. 분석 방법은 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝과 동시출현 단어 분석을 통해 시계열적인 연구 동향과 주요 연구 분야 분류를 통해 그 의미를 해석하고자 하였다. 수집된 자료는 논문 수와 발행 시기를 고려하여 두 개의 시기 (97-13, 14-17)로 구분하였으며 세부연구 분야의 비중을 비율로 살펴보았다. UAV 관련 연구 주제를 파악하기 위하여 초록에 사용된 단어 및 단어구의 동시출현 빈도 분석과정에서 다음과 같은 기준을 가지고 진행하였다. 첫째, 유사한 의미를 가지는 단어는 제외하거나 동일한 단어로 치환하여 분석하였으며(ex. UAV, UAS, Smart UAV, Unmaned Aerial Vehicle 등) 20회 이상 출현된 단어 및 단어구만 한하였다. 둘째, 최소 5편 이상의 논문에 출현한 단어를 선정하였다. 셋째, 출현 빈도가 높은 단어 중 주제어로 판단되기 어려운 일반적인 단어, 조사 등은 주제단어의 적정점수(relevance score)의 상위 60%에 해당하는 단어에 한해 분석하였다 수집된 국내논문은 745편, 국외는 3,858편이며 연도별 논문 발행 수는 매년 30편 이내였지만 14년부터 급격히 증가하여 15~17년에 발행된 논문이 전체의 50% 이상을 차지하고 있었다. 수집된 논문을 기반으로 추출된 단어 및 단어구는 국내의 경우 13,359개, 국외는 73,628개로 나타났다. 분석은 2단계로 나눌 수 있는데 1단계에서 공출현 행렬 값을 기반으로 카테고리들 사이의 유사성을 Association Strength(관계강도) 산출식으로 계산하였다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 유사성을 기초로 2차원 맵을 생성하였으며 유사성이 높을수록 단어의 위치가 근접하며 낮을수록 먼 거리에 배치된다. 맵의 가독성과 관련하여 발생 빈도 따라 단어의 크기 및 연결강도에 따른 연결선의 수를 설정하였다. 주제 단어로서의 적정점수 이상을 획득한 단어를 최종적으로 추출한 결과 국내는 173개, 국외는 477개가 나타났다. 유사도에 따라 연구영역을 클러스터링 한 결과 국내 UAV 관련 연구는 7개, 국외는 8개의 주요 분야로 나눌 수 있었으며, 연구 영역별로 출현빈도와 관계강도가 높은 단어를 중심으로 그 의미를 파악하고자 하였다. 국외부터 살펴보면 Cluster1은 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, LAI, 산림, 온도 등)”, Cluster2 “항법기술(회피, 추적, 편대비행, 자율, 협조 등)” Cluster3 “비행기술(안정, 조종, 궤적, 추적 등)”, Cluster4 “원격탐사 기술/자료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster5 “비행 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster6은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster7 항법관련 알고리즘/센서(정찰, 회피, 인식 등)”, Cluster8 UAV SAR(대형 무인기, 레이더 등)로 나눌 수 있다. 2013년 이전에는 Cluster2, 5, 7, 8 영역의 연구가 주로 이루어졌는데 기체개발 및 항법기술과 관련한 기초 연구가 이에 해당된다. 14년부터 현재 까지는 Cluster1, 3, 4, 6에 해당 되는 연구로서 원격탐사 기술, 자료 처리 및 활용에 관련 연구가 진행되었다. 국내의 결과를 살펴보면 Cluster1은 “무인항공 기술/산업 동향”, Cluster2는 “원격탐사 기술/자료처리 (RGB, DEM, DSM 등)분석”, Cluster3 “비행성능(조종, 비행, 엔진 등)”, Cluster4 “기체 성능(연료, 모터, 형태 등)”, Cluster5 “원격탐사 기술/자 료 활용(분류, NDVI, 온도 등 )”, Cluster6 “항법기술(알고리즘, 회피, 객체 등)”, Cluster7 “원격 조종(안테나, 지상조정, 항로 등)” 로 분류되었다. 국외와 유사한 의미를 가지는 영역으로 클러스터링 되었지만 연구 주제를 파악할 수 있는 핵심 단어의 출현 시기와 단어들 간의 관계강도, 다양성에서 차이가 있었다. 국내는 UAV 기술 현황, 활용성을 주제로 한 기초연구 의 비중이 높았지만 국외의 경우 UAV 원격탐사 기술 통한 자료 수집 및 분석에 관한 연구의 비중이 가장 높게 나타났다. 환경·생태 분야와 관련한 연구 영역은 국외는 Cluster1, 국내는 Cluster5에 해당되며 출현 단어를 살펴보면 Canopy, Classification, Forest, LAI(Leaf Area Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Temperature, Tree, Atmosphere 등이 나타났다. 이와 같은 단어는 최근 주목 받은 연구 주제로서 UAV 광학센서 기술의 고도화와 영상처리기술 의 발전으로 기존의 공간정보에서 얻을 수 없었던 자료 획득이 가능하였기 때문이다. 국제적인 연구 동향에 따라 국내 에서도 최근 관련 논문이 증가하는 것은 향후 연구되어야 할 주제로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 환경·생태 분야에 있어 효과적인 UAV 이용 방안과 한계점 제시를 위한 1단계 연구로서 국내·외 UAV 관련 연구동향을 정량적으로 파악하여 환경·생태 분야에 활용도가 높은 기술을 알아보고자 하였다. 향후 다양한 UAV 원격탐사 기술을 적용한 데이터 수집·분석·검증 과정을 통해 종합적으로 평가한 연구 결과를 발표할 수 있을 것이다.

도시 확장에 따른 녹지 감소와 불투수포장면적의 증가, 과도한 에너지 소비 등으로 인해 발생한 도시열섬은 전지구적인 기후변화, 도시 생태계, 거주환경의 쾌적성 등 다양한 문제와 맞물려 해결되어야 할 과제로 인식되고 있다. 도시열섬에 대응하기 위해서는 도시온도저감 영향요인에 대한 파악이 중요한데, 이와 관련한 연구는 주로 인공위성영상을 활용하여 대규모 면적을 대상으로 한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 인공위성영상은 촬영시기, 해상도, 자료취득 등의 한계로 인해 복잡한 도시구조에 의한 미기후적 특성을 반영하기 어려운 측면이 있다. 최근 무인항공기(UAV)의 기술발달로 다양한 센서의 활용이 가능해지면서 소규모 지역의 정밀한 공간정보 취득이 용이해졌다. 본 연구는 도시열섬 완화를 위한 도심녹지공간의 온도저감 효과 파악이 목적이며, 고해상도의 UAV 영상자료를 활용하여 도심녹지의 공간정보를 구축한 후, 녹지유형(토지피복, 식생, 수종)별 온도 차이 및 수종별 용적과 온도의 관계에 대한 통계분석을 실시하였다. 연구대상지는 전라북도 익산시에 위치한 소라산 자연마당이다. 대상지는 시가지에 둘러싸인 소규모 잔존산림에 위치하며 과거 경작지와 공업 및 주거지 등으로 이용되던 지역이었다. 2015년 자연마당으로 조성되면서 숲 복원을 위해 넓은 면적에 수목을 식재하였고, 기존 수계를 활용한 습지와 계류를 조성하였다. 자연마당 조성면적은 55,000㎡이다. UAV 영상은 토지피복 및 식생현황도 작성을 위한 컬러(RGB) 영상과 온도 분석을 위한 열적외선(TIR) 영상을 촬영하였다. 공간해상도(GSD)는 RGB 영상은 5㎝, 열적외선(TIR) 영상은 31.5㎝이었다. 영상촬영은 senseFly사의 eBee(고정익)를 사용하여 2016년 8월에 촬영하였다. 촬영된 영상의 접합, 섭씨온도 변환, DTM(Digital Terrain Model), DSM(Digital Surface Model) 제작은 Pix4Dmapper와 PhotoScan Professional 소프트웨어를 사용하였다. 토지피복 및 식생유형 분석은 UAV로 촬영된 RGB 영상과 1:5,000 수치지도를 중첩하여 종이지도로 출력 후 현장조사를 통해 유형을 구분하였다. 조사자료는 AutoCAD Map 3D를 이용해 디지타이징 한 후 ArcMap 10.3을 활용해 공간지도로 작성하였다. 토지피복 유형은 산림, 조경수식재지, 초지, 습지, 포장지의 5가지 유형으로 구분하였다. 식생유형은 산림과 조경수식재지 각 유형 내에서 침엽수와 활엽수로 세분하였고, 초지 유형은 수고 1m를 기준으로 장초지와 단초지로 구분하였다. 유형별 온도 차이는 토지피복 및 식생현황도와 열적외선 영상을 섭씨온도로 변환한 지표온도 지도를 중첩하여 각 유형을 구성하는 단위 cell(1m×1m)당 온도값을 추출하고 일원분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하였다. 분석은 3단계로 진행하여 토지피복 유형별 온도차이, 식생유형별 온도차이, 산림 수종별 온도차이를 확인하였다. 산림 수종별 온도차이는 산림 중에서 분포면적이 넓고 조밀하게 수관을 형성한 영역 중에서 단일수종으로 구성된 소나무림과 아까시나무림, 그리고 산벚나무가 우점하며 상수리나무, 밤나무 등이 동반 출현하는 기타활엽수림의 3가지 유형을 선별하여 분석하였다. 녹지용적과 온도의 관계는 수종별 온도차이 분석에서 선별한 소나무림, 아까시나무림, 기타활엽수림의 3개 유형별로 단위 cell당 용적과 온도의 상관관계 및 회귀분석을 실시하였다. 녹지용적은 단위 cell당 DHM(Digital Height Model) 값으로 산출하였는데, DHM은 RGB 영상에서 생성한 DSM과 Ground Points 분류를 통해 생성한 DTM과의 차로 계산한 녹지의 높이 값이다. 이상의 공간자료 처리와 통계분석은 ArcMap 10.3, IBM SPSS 2.2를 사용하였다. 토지피복 및 식생유형 분석결과 토지피복 유형의 분포비율은 산림(35.1%), 조경수식재지(32.2%), 습지(10.5%), 초지(10.5%), 포장지(4.3%) 순이었고, 식생유형으로 세분한 결과 산림 침엽과 활엽이 각각 30.5%, 14.6% 비율로 분포하였다. 조경수식재지의 침엽과 활엽의 분포비율은 각각 17.4%, 14.8%, 초지를 세분한 장초지와 단초지는 각각 4.4%, 6.1%이었다. 산림 중에서 분포영역을 선별 추출한 수종별 유형인 소나무림, 아까시나무림, 기타활엽수림의 면적은 각각 2,608㎡, 493㎡, 691㎡이었다. 유형별 온도차이에 대한 분산분석 결과 토지피복 유형별 온도, 식생유형별 온도, 산림 수종별 온도 모두 F통계량에 대한 유의확률이 .000으로 통계적으로 유의한 유형별 온도차이가 있음이 확인되었다. 사후검정을 통한 유형간의 온도차이를 확인한 결과 토지피복 유형에서는 습지<산림<조경수식재지<초지<포장지 순으로 평균온도의 차이가 있었고, 식생유형에서는 산림활엽<산림침엽<장초지<조경수침엽<조경수활엽<단초지 순으로 온도 차이를 확인하였다. 수종별 온도차이에서는 아까시나무림<기타활엽수림<소나무림 순이었다. 이상의 분석결과 습지와 산림은 저온역이었고, 산림 중에서도 침엽수 보다는 활엽수의 온도가 더 낮았다. 고온역은 포장지의 온도가 월등히 높았고, 초지와 조경수식재지도 온도가 높았다. 조경수식재지가 온도가 낮은 것은 식재 초기로서 수관의 발달이 미약하였기 때문으로 판단되었다. 산림 수종별 녹지용적과 온도와 상관관계 분석결과 소나무림과 기타활엽수림은 0.01 유의수준에서 Pearson 상관계수가 각각 -.417, -.466인 음의상관관계이었고, 아까시나무림은 상관계수 +.181로 약한 양의상관관계가 확인되었다. 소나무림과 기타활엽수림에서는 녹지용적 증가시 온도가 감소하였지만, 아까시나무림은 온도가 증가하는 것으로 나타나 용적과 온도의 관계에 관한 추가 연구가 필요하였다. 소나무림과 기타활엽수림의 녹지용적에 따른 온도변화에 대한 선형회귀분석 결과 소나무림의 회귀식은 Y=39.932-0.125X, R²는 .174, 기타활엽 수림은 Y=39.121-0.154X, R²는 .217이었다. 본 회귀식에 따르면 단위 cell당 DHM 수치(녹지용적) 1증가시 온도는 0.125~0.154℃의 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도시열섬 완화를 위한 도심녹지의 온도저감 효과 파악을 위해 UAV를 활용한 고해상도 지표온도 영상을 취득하여 녹지유형별 온도 특성을 분석하였다. 연구결과 습지와 잔존산림의 온도저감 효과가 컸고, 산림에서 침엽수 보다 활엽수의 온도가 더 낮았다. 도심 온도저감을 위해서는 잔존산림의 보전과 침엽수보다는 활엽수 식재가 효과가 높을 것으로 판단되었다. 초지는 비교적 고온이어서 온도저감 측면에서는 효과가 낮았고, 포장지에서는 온도가 급증하여 포장면적의 최소화가 필요하였다. 잔존산림 내 수종별 녹지용적과 온도의 관계는 음의상관이 확인되어 용적의 증가시 온도저감 효과가 있는 것으로 판단되나 아까시나무림에서는 온도가 증가하는 수종 간 차이가 확인되어 추후 연구가 필요하였다.

Red sorrel (Rumex acetosella L.), as one of exotic weeds in Korea, was dominated in grassland and reduced the quality of forage. Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site-specific pasture weed data. Recent development in unmanned aerial vehicle (UAV) technology has offered cost effective and real time applications for site-specific data collection. To map red sorrel on a hill pasture, we tested the potential use of an UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). Field measurements were conducted on grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17, 2014. Plant samples were obtained at 20 sites. An UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number values of Red, Green, Blue, and NIR channels were extracted from aerial photos. Multiple linear regression analysis results showed that the correlation coefficient between Rumex content and 4 bands of UAV image was 0.96 with root mean square error of 9.3. Therefore, UAV monitoring system can be a quick and cost effective tool to obtain spatial distribution of red sorrel data for precision management of hilly grazing pasture

최근 마이크로 UAV가 대중화 되면서 영상 촬영 기능을 이용하여 지역 정보를 수집하고 분석하려는 다양한 영상처리 방안들이 등장하고 있다. 이러한 영상 처리에는 단순한 파노라믹 영상 제작에서부터 지도 제작을 위한 영상 모자익, 포인트 클라우드 생성을 통한 3D 모델링에 이르기까지 초보적 수준에서 전문적인 분야의 활용 방법들이 일반인들에게 공개 혹은 오픈소스 소프트웨어 형태로 나타나고 있다. 본 연구에서는 상업용으로 보급되고 있는 마이크로 UAV를 이용하여 영상을 촬영하고, 오픈소스 소프트웨어들을 이용하여 영상 처리를 하는 방안들을 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 참여형 GIS로서 UAV를 이용하여 공간 정보를 구축하려는 시도에 도움을 줄 것으로 기대한다.

UAV (Unmanned Aerial Vehicle), the pilotless plane or drone, draws researchers’ attention at these days for its extended use to various area. The research was initiated for military use of the UAV, but the area of applicable field is extended to surveillance, communication, and even delivery for commercial use. As increasing the interest in UAV, the needs of research for operating the flying object which is not directly visible when it conducts a certain mission to remote place is obviously grown as much as developing high performance pilotless plane is required. One of the project supported by government is related to the use of UAV for logistics fields and controlling UAV to deliver the certain items to isolated or not-easy-to-access place is one of the important issues. At the initial stage of the project, the previous researches for controlling UAV need to be organized to understand current state of art in local researches. Thus, this study is one of the steps to develop the unmanned system for using in military or commercial. Specifically, we focused on reviewing the approaches of controlling UAV from origination to destination in previous in-country researches because the delivery involves the routing planning and the efficient and effective routing plan is critical to success to delivery mission using UAV. This routing plan includes the method to avoid the obstacles and reach the final destination without a crash. This research also present the classification and categorization of the papers and it could guide the researchers, who conduct researches and explore in comparable fields, to catch the current address of the research.

최근 무인 항공기(UAV: Unmanned Aircraft Vehicle)의 활용범위가 넓어짐에 따라 다양한 형태의 무인 비행체 센서 가 개발되고 있으며 이를 활용한 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV를 이용하여 촬영한 디 지털 영상의 공간해상도 및 정확도를 분석하여 식생조사에 서 무인항공사진촬영 시스템의 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 기체는 미국 DJI사에서 제작된 S1000 기종을 이용 하였으며 고해상도 영상 촬영을 위해 RGB Camera(SONY, NEX-7)와 UAV 용 다중분광센서(Tetracam, Mini-MCA6) 를 활용하였다. 대상지는 하천생태계 교란 유해 식물인 가 시박(Sicyos angulatus)이 분포하고 있는 지역(안동시, 송내 천)을 선정하여 비행고도 150m에서 하천을 따라 500m 구 간을 촬영하였다. 촬영결과 공간해상도 3cm급 정사영상을 취득할 수 있었으며 촬영된 영상은 가시박의 개체 수준까지 파악 할 수 있었다. 이는 생태계 교란 식물의 관리 전후의 분포변화를 파악하여 관리 유형별 효과를 평가하는데 이용 가능 할 것으로 판단된다. 한편 다중분광센서를 통한 수종 분류의 가능성 여부를 알아보기 위하여 비교적 다양한 임분 을 형성하고 있는 인공식생지(국립생태원, 50m×50m)를 선 정하여 촬영하였다. 연구에 사용된 다중분광센서는 주요 파 장대별로 총 6개의(490FS10-25, 550FS10-25, 680FS10-25, 720FS10-25, 800FS10-25, 900FS20-25) 영상취득이 가능 하며 촬영된 다중분광 영상의 DN값으로 무감독 분류를 실 시하였다. 분석결과 침엽수종과 활엽수종에 대하여 80%의 분류정확도를 얻을 수 있었으며 향 후 다양한 파장대별 영 상 취득 및 분류기법을 적용하여 분류정확도를 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다. 무인항공촬영 시스템을 식생현황 파악에 적용한 결과, 신 속하고 정밀한 자료취득이 가능하며 특히 차량진입이 힘들 거나 육안조사가 어려운 지역의 식생조사, 특정 식생에 대 한 모니터링에 활용 가능할 것으로 판단된다.

This paper introduces a Feedback Linearization (FL) controller to eliminate the gyro effect on a quadrotor UAV. In order to control the attitude of the quadrotor, the second model equation was differentiated to the 4-th order to induce the control input to be revealed, and then a new control input was derived based on the attitude transformation equation with a gyro effect. For the initial quick posture control of the quadrotor, the existing yaw control was replaced with a separate controller. The simulation was conducted with an experiment in which FL control to remove the gyro effect was applied to the quadrotor and an experiment without removing the gyro effect, from the experimental results, the maximum error seen in each axial direction of the quadrotor was x = 0.22 m, y = 0.20 m, z = 0.16 m. Through the proposed method, the effect of the FL controller for controlling the gyro effect of the quadrotor was confirmed.

This study is to develop a bridge inspection technology through convergence of advanced technologies such as drone technology and hybrid image scanning technology. Through this study, a UAV(Unmanned Aerial Vehicle) user guideline framework for bridge condition evaluation is proposed. It is presented for writing UAV user guideline that is applicate a field of a bridge inspection using this proposal framework in this study.

To fly a drone or unmanned aerial vechicle(UAV) safely, its pilot needs to maintain high situation awareness of its flight space. One of the important ways to improve the flight space awareness is to integrate both the global and the local navigation map a drone provides. However, the drone pilot often has to use the inconsistent reference frames or perspectives between the two maps. In specific, the global navigation map tends to display space information in the third-person perspective, whereas the local map tends to use the first-person perspective through the drone camera. This inconsistent perspective problem makes the pilot use mental rotation to align the different perspectives. In addition, integrating different dimensionalities (2D vs. 3D) of the two maps may aggravate the pilot’s cognitive load of mental rotation. Therefore, this study aims to investigate the relation between perspective difference (0°, 90°, 180°, 270°) and the map dimensionality matches (3D-3D vs. 3D-2D) to improve the way of integrating the two maps. The results show that the pilot’s flight space awareness improves when the perspective differences are smaller and also when the dimensionalities between the two maps are matched.

In this study, the bridge management system framework for the application of UAV collection data was proposed. The framework of UAV Bridge Management System(UBMS) is designed based on algorithm of Bridge Management System(BMS), administered by MOLIT. The UAV Bridge Management System will help facility managers to conduct safety diagnosis by providing rapid procedure.

In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.

본 연구는 무인항공기를 활용한 원격탐사적 기법을 통해 고해상도 정사영상과 수치표고모델기 반 3차원 지표모델을 구축하여, 광해복구사업의 중간단계 모니터링에 활용하고 그 효율성을 고찰하였 다. 무인항공기를 통한 원격탐사로 3.8 cm의 공간해상도를 갖는 수치표고모델 및 정사영상을 구축하 였으며, 광해복구사업의 중간과정을 모니터링하였다. 또한 고해상도 영상을 통해 사물 및 지형적 구분 이 용이함을 확인하였다. 구축된 수치표고모델을 기반으로 3차원 모델을 구축하였고 토양복구사업의 면적 및 체적 등의 공간정보를 추출하였다. 그 결과 사업 결과모델 형성을 위한 추가적인 토양 적치 총량은 268,672 m3이며 약 71만 톤의 양에 해당하는 것을 확인하였다. 이는 무인항공기의 광해복구사 업 모니터링의 효율성을 증명하는 것으로 추후 보다 많은 활용도를 보일 것으로 사료된다.

It is important that structure's exact damage analysis and decision-making for recovery when natural disasters cause damage on SOC structure. There are many related studies using geo-spatial data like satellite and aerial images. Recently the interest has increasing about utilizing UAV(Unmanned aerial vehicle). But there are little studies related it. Therefore, we present the extraction method of the shape changes of structure damage using UAV images.

These days, inexpensive and high efficiency UAV(Unmanned Aerial Vehicles) of disaster prevention and spatial information has been given more attention. But studies about test of accuracy of UAV were not enough despite high interest. UAV technology has been developed for military purposes, but in recent years, it has been used for various purposes in different forms in the private sector as spread to the public sector. However, since the study applying the UAV technologies to the inspection and maintenance of structures are insufficient so far, this study suggests an application method of UAV technology for inspection and investigation of infrastructure facilities. If the UAV technology is used in inspection and investigation of infrastructure facilities, it will be able to conduct a safety check and inspect high areas and narrow passages, which are difficult or impossible to access by manpower, and further improve the safety of the structure.

최근 들어 전 세계적 기상이변에 의한 자연재해의 피해가 급증하고 있으며, 재난·재해의 대형화, 집중화, 세계화로 인한 위험을 조기에 발견하고, 피해를 최소화하기 위해 IT 기술을 활용한 재난관리의 필요성이 증대되고 있다. 또한, 각종 재해를 분석하는데 있어서 기존의 2차원 종이지도를 이용하는 형태에서 벗어나 수치지도, 항공영상, 위성영상 등의 다양한 데이터를 융합하여 이용하는 추세이며, 실세계에서 발생하는 재해형태를 정밀하게 해석하기 위해 3차원 지형정보 이용에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 태풍, 호우, 지진 등의 자연재해 발생 시 댐, 보, 교량, 제방, 옹벽, 절토사면 등 수변구조물의 효과적인 피해정보의 추출과 분석에 적합한 3차원 정밀 Reference 데이터 구축을 위해 항공라이다, 항공영상(UAV 포함), 지상라이다 측량 등의 다양한 센서 데이터를 융합하여 자료처리를 수행하고 정확도를 평가함으로써 수변구조물의 피해분석에 효율적인 데이터 구축 기법을 제시하였다. 또한, UAV 등을 이용하여 취득된 다중 항공영상에 최신의 영상매칭 기법을 적용하여 3차원 공간정보를 추출한 후 기 구축된 3차원 Reference 데이터와 비교함으로써 수변구조물의 정량적인 피해분석 가능성과 한계를 분석하였다.